提取图片的属性以进行图像识别

Question

我的问题受到以下Kaggle比赛的启发：https://www.kaggle.com/c/leaf-classification 我有一组叶子，我想根据它们的样子进行分类。分类部分我设法使用随机森林和K-means。但是，我对预处理部分更感兴趣，以便用我自己的一组图片复制这个分析。

符合每个叶子的特征由下式给出：

id - 图像唯一的匿名ID

margin_1，m​​argin_2，margin_3，... margin_64 - 边距要素的64个属性向量中的每一个

shape_1，shape_2，shape_3，...，shape_64 - 形状要素的64个属性向量中的每一个

texture_1，texture_2，texture_3，...，texture_64 - 纹理特征的64个属性向量中的每一个

所以，关注这个问题：我希望从原始图片中获得这些特征。我试过Jpeg R包，但我还没有成功。我没有展示我尝试过的任何代码，因为这是一个关于如何解决问题的更多理论问题，不需要代码。

我非常感谢有关如何获得每张图片的最佳描述符的任何建议。

Answer 1

问题更多是可以根据所拥有图像（叶）的边距，形状和纹理提取哪种类型的特征。这取决于，有些植物只有形状容易识别，而另一些植物则需要更多特征，例如具有相似形状的纹理，因此这仍是一个开放的研究领域。对于植物物种识别，已经提出了许多建议的特征，这些特征旨在关注性能，效率或可用性，并且良好的特征必须在规模，平移和旋转方面保持不变。请参考下面的链接，以提供有关植物物种识别中使用的当前特征提取技术的最新综述

https://www.researchgate.net/publication/312147459_Plant_Species_Identification_Using_Computer_Vision_Techniques_A_Systematic_Literature_Review